After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Co łączy rekomendacje produktów na Amazonie z sugestiami filmów na Netflixie? Obie opierają się na analizie koszyka zakupowego – potężnym narzędziu, które przekształca ogromne ilości danych o transakcjach i zachowaniach użytkowników w proste reguły promocji i rekomendacji. W tym kursie nauczysz się przeprowadzać analizę koszyka zakupowego przy użyciu algorytmu Apriori, standardowych i niestandardowych metryk, reguł asocjacyjnych, agregacji, przycinania oraz wizualizacji. Utrwalisz nowe umiejętności podczas interaktywnych ćwiczeń, tworząc rekomendacje dla małego sklepu spożywczego, biblioteki, sprzedawcy e-booków, sklepu z gadżetami oraz serwisu streamingowego. Po drodze odkryjesz ukryte zależności, które pomogą trafniej rekomendować produkty klientom.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie do analizy koszyka zakupowego
W tym rozdziale poznasz podstawy analizy koszyka zakupowego: reguły asocjacyjne, metryki oraz przycinanie. Następnie zastosujesz te koncepcje w praktyce, pomagając małemu sklepowi spożywczemu usprawnić promocje i rozmieszczenie produktów.
- Czym jest analiza koszyka zakupów?50 XP
- Podstawy analizy koszyka zakupowego50 XP
- Cross-selling produktów100 XP
- Identyfikowanie reguł asocjacyjnych50 XP
- Wiele poprzedników i następników100 XP
- Przygotowanie danych do analizy koszyka zakupów100 XP
- Generowanie reguł asocjacyjnych100 XP
- Najprostsza metryka50 XP
- Kodowanie one-hot danych transakcyjnych100 XP
- Obliczanie metryki wsparcia100 XP
2
Reguły asocjacyjne
Reguły asocjacyjne informują o tym, że dwa lub więcej elementów jest ze sobą powiązanych. Metryki pozwalają określić, jak użyteczne są te powiązania. W tym rozdziale zastosujesz sześć metryk do oceny reguł asocjacyjnych: wsparcie, pewność, lift, przekonanie, dźwignię oraz metrykę Zhanga. Następnie wykorzystasz reguły asocjacyjne i metryki, pomagając bibliotece oraz sprzedawcy e-booków.
3
Agregacja i przycinanie
Głównym wyzwaniem analizy koszyka zakupowego jest przekształcenie ogromnej liczby decyzji zakupowych klientów w niewielki zestaw użytecznych reguł. Proces ten zazwyczaj rozpoczyna się od zastosowania algorytmu Apriori i obejmuje dodatkowe strategie, takie jak przycinanie i agregacja. W tym rozdziale nauczysz się korzystać z tych metod, a następnie zastosujesz je w ćwiczeniach, pomagając sprzedawcy zaprojektować układ sklepu stacjonarnego i zaplanować promocje krzyżowe produktów.
4
Wizualizacja reguł
W tym ostatnim rozdziale dowiesz się, jak wizualizacje wspierają proces przycinania i podsumowują wyniki końcowe w postaci zbiorów elementów lub reguł. Opanujesz trzy najbardziej przydatne rodzaje wizualizacji – mapy cieplne, wykresy punktowe i wykresy współrzędnych równoległych – i zastosujesz je, pomagając serwisowi streamingowemu z filmami.
Analiza koszyka zakupowego w Pythonie
Kurs
ukończony
